TensorFlow est instrumentum versatile ad exempla discendi apparatus creandi.
In hoc poste, considerabimus quomodo ratio agnitionis faciei cum TensorFlow crearet, machina discendi machinam apertam machinam. Processus essentiales transibimus in systemate agnitionis felicis faciei creando, ex notitia colligendo et praeparando formando et perpendendo.
Prima manus experientiam habebis cum TensorFlow ut recognitionem faciei creares ope excerpta codicis et exemplorum realium mundi. Sequi excepturi sint suscipit ut possimus.
Introductio ad TensorFlow
TensorFlow libera et aperta est bibliotheca. Symbolicum est instrumentum machinae mathematicae quae datafluo et differentiabili programmando utitur. Singulas operas cum ea tractare potes, inter alta network neural disciplinaque munita.
TensorFlow potens est et aptabilis. Item, magnum instrumentum ad explicandum est apparatus discendi exempla explicandi. Exemplaria varia cum pluribus stratis et operationibus tensoris aedificare potes. Etiam exemplaria in bibliotheca praestructa pro certis necessitatibus bene modulari possunt.
Praeterea TensorFlow ingentem et dilatationem communitatis usoris habet. Itaque plethora est notitiarum et adiutorium hominibus, qui nova sunt ad suggestum.
TensorFlow est vulgaris for doctrina apparatus partim quia finem praebet ad-finem workflow. Ita facillime poteris fingere, exempla instituere et explica. Instrumenta et consilia praebet ad exempla emendandi et scandendi ut certis exigentiis aptum. Variat ex notitia pre-processus ad exemplar instruere.
Quid est Recognitio Face?
Facie agnitio est a computatrum vision negotium, quod agnoscit idem secundum faciem suam. Haec ars lineamenta vultus cognoscit, ut figuram et textura oculorum, nasi et oris.
Et comparat eas faciebus notarum datorum ad cognoscendum parem. Facies agnitio plures usus habet, inter systemata securitatis, organizationem photographicam, et authenticas biometricas.
Facies agnitio accurationis algorithmorum his annis substantialiter crevit propter breakthroughs in apparatus eruditionis.
Importat necessaria Libraries
Priusquam quicquam incipiamus, bibliothecas ad exemplar nostro necessarias importare necesse est. Tensorflow (tf) importatur et usus est ad exemplar creandum et instituendum. <(p>
"Numpy" facit mathematica ratione et MGE.
"matplotlib.pyplot" importatur ut plt et usus est data charting et visualizations.
Denique a sklearn importatur "lfw populum". datasets et recognitionem facialis dataset onerare solebat. Hoc munus pertinet toolkit scikit-discendi. Gratias hoc munus non habemus ut aliam dataset fasciculos. Hoc iam aedificatum est in sckit-leas.
Et, amplis aditus dat tibi datasets ad apparatus doctrina utilibus. In hoc missione adhibemus methodum populi adducendi ad "Labeled Faces in Wild" (LFW) recuperandi. Imagines complectitur facies hominum necnon pittacia quae cum illis veniunt.
Hae bibliothecae criticae in exsecutione et aestimatione recognitionis exemplar faciei nostrae sunt.
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets
import fetch_lfw_people
Preprocessing and Loading faciem Recognitio Dataset
In hac parte utimur munus "afferre populum" ad praeprocessionem notitiae agnitionis facialis. Primum, "min faces per hominem=60" adhibemus ad populum lfw cum optione. Hoc indicat nos tantum velle includere personas in actisset qui saltem 60 imagines habent. Hinc studemus ut exemplar nostrum adaequata notitia habeat ad discendum. Item, hoc demittit periculum imminendi.
Data et pittacia ex objecto facierum X et y variabilibus inde extrahuntur et assignantur. X hol.
Nunc parati sumus exemplar recognitionem facialem instituere utentes notitias et pittacia preprocessa.
faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60)
X = faces.data
y = faces.target
target_names = faces.target_names
Distinctio Training et Test Sets
In hoc passu, faciem nostram recognitionem dataset in duas partes divisimus utentes methodum ex sklearn.model lectio scindendi test. Propositum huius scissilis est aestimare nostri exemplar effectus disciplinae
Tramen test functionis scissurae accipit pro initibus data X et pittacia y. Et, eosque in eru- tium ponit. Examen magnitudine=0.2 in hoc exemplo eligimus. Hoc implicat quod XX% notitiarum adhibebitur ut test statuto et 20% ut institutio certa. Praeterea statu temere utimur ut notitia constanter dividatur singulis diebus a codice conficiatur.
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Praeparans Data
Propositum praeprocessionis notitiae est eam praeparare ad ingressum in exemplar. Notitia praeprocessa est in hoc codice, dividendo singulas notitias per 255 punctum.
Quid nos moverunt ad hoc assequendum? Ordinatio est praeprocessus processus in discendo apparatus apparatus praestandi omnia lineamenta in eadem forma esse. In hoc missione, dividendo per 255 squamas notitias ad singulas 0 ad 1, quae consueta est picturae notae ordinationem ingrediuntur.
Haec concursus ad exemplar accelerat et effectus eius augere potest.
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0
Modus creando
Singulos cognoscere volumus, quorum facies in pictura apparet. In hoc casu, retis plene connexis utemur, saepe notis quasi reticulis densissimis. Retis neuralis artificialis adhibita est ad exemplar creandum.
Retia neuralis artificialis effinguntur postquam cerebrum humanum operatur et ordinatur. Constituuntur nodi processui informatiuum seu neuronum qui inter se coniunguntur. Quisque neuron in retis densi iacuit cum omni neuron in iacu supra se iungitur.
Exemplar quattuor stratas in hoc codice habet. Ut in altera tabulato pascatur, initus notitiae in primo strato complanata in unum dimensionem ordinata est. The 128 and 64 neurons in the following two layers, therefore, are are completely linked.
Activatio ReLU munus singulare munus activationis his stratis utendum est. Cum hoc exemplum consequi possumus ut correlationes non lineares inter initibus et outputibus disceret. Ultimus tabulatus functionis activationis softmax adhibet ut praedictiones. Et iacuit plene connexus cum tot neurons quot sunt classes potentiales.
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(62 * 47,)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(len(target_names), activation='softmax')
])
Componendis exemplar
Exemplar exaratum est utens munus "compilare". Exemplar parandi nobis opus est. Ita definiemus optimizer, munus amissio, et metrica quae ad exemplar aestimandi adhibebuntur.
In disciplina, optimizer praeest mutandi ambitum exemplaris. "Adam" optimizer popularis est ars optimiizationis penitus cognita.
Munus amissum utimur ad aestimandum exemplar effectus in notitia disciplinae. Quia pittaciorum scopo integri repercussus genus imaginis potius quam vectores candentis encoded, munus "sparse categoricum crossentropy" damnum munus favet.
Denique definimus metralem perpendere exemplar, hoc in casu, "cura".
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Exemplar Training
Munus "aptum" adhibebimus ad exemplar instruendi.
Praeparabimus informationes disciplinae (X train) et pittacia cognata (y train), necnon numerum aeculorum (iterationes) ad currendum disponens 10. Disciplina procedendi modificat exemplar pondera ad damnum minuendum (intersit inter. praedicta et vera pittacia) ac accuratam eruditionem datam.
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
Exemplar volutpat
Nunc oportet nos aestimare exemplar eruditum in probatione data. Experimentum damnum probandi adhibemus accurate ad exemplar effectus aestimandi. In probatione data X test ac pittacia testium y test, opus est ut "munus exemplar.evaluate" appellare debemus.
Munus outputs accurate et test damnum. Variabiles damna experiuntur ac accurationem experiendi, respective, has bonas continent. Denique munus "print" utimur ad accurationem experimenti output.
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test accuracy:", test_accuracy)
Predicing Classes and Questus Predicta Classes
Algorithmus utens exemplo et experimento notitias praenuntiat. Cum probatio data ad modum "model.predict" transit, praenuntiationes pro qualibet pictura in statuto testi posuit.
Scopum genus nominis cuiusque picturae inde a "nominum target" indice utens "np.argmax" munus invenit ad cognoscendum indicem cum probabilitate maxima praedicta. Hic index tunc adhibetur ut genus praedictum pro unaquaque imagine determinet.
Album comprehensionem, omnes praedictiones in "praedictiones" huic modo ordinata subduntur, unde in "classes praedicta".
predictions = model.predict(X_test)
predicted_classes = [target_names[np.argmax(prediction)] for prediction in predictions]
Visualizing praedictiones
Nunc videre possumus quomodo exemplar nostrum spectat.
Perpendere quam bene exemplar fecerit, primum 10 imagines earumque vaticinia ostendentur. Imagines in cineraceis machinabuntur et ostendent tum ipsa classis imaginis et classis, quae ab exemplaribus matplotlib.pyplot moduli adhibita est.
Munus "imshow" ab eo adhibetur pro loop ad machinandum singulas primae 10 test photographicas posuit. Nomina scopo[y test[i]] et classes praedicta[i] adhibentur ad imaginem actualem classium et genus praedictum, respectively determinare. Singularum argumentorum tituli deinde his classificationibus indicantur.
Demum, machinatio ostenditur methodo plt.show utendi.
for i in range(10):
plt.imshow(X_test[i].reshape(62, 47), cmap='gray')
plt.title(f"True: {target_names[y_test[i]]}, Predicted:{predicted_classes[i]}")
plt.show()
VOLVO
TensorFlow praebet ambitum perfectum et flexibile ad apparatus discendi exempla creandi.
Exemplar subtiliter obvenire particularibus requisitis vel novis incrementis machinae eruditionis addere, accuratio exemplaris adhuc augeri potest.
TensorFlow et agnitio faciei magis magisque in industrias adhibebitur sicut systemata securitatis, authenticas biometricas, et curas in futurum. Innovationes paulo attrahentes videbimus.
Leave a Reply